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基于机器学习的绿洲土壤盐渍化尺度效应研究

2021-10-13陈香月丁建丽葛翔宇王敬哲

农业机械学报 2021年9期
关键词:研究

陈香月 丁建丽 葛翔宇 王 飞 王敬哲

(1.新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室, 乌鲁木齐 830046;2.新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046;3.深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室, 深圳 518060)

0 引言

土壤盐渍化指水溶性盐分向土壤表面迁移和聚集的过程,是自然因素和不合理的人类活动共同作用影响下的产物[1-3]。在人口快速增长背景下,现有土地资源难以继续承载更多的人口生产生活所需,合理开发利用后备耕地资源,对缓解土地资源稀缺绿洲地区的人地矛盾尤为关键,也成为近年来新的研究热点。如何准确、快速、廉价获取盐渍化信息是科学合理开发盐渍土地资源的重要依据。近年来,遥感技术因其具有回访周期快、覆盖面积广、成本低、获取方便,且非侵入土壤等优势,已成为土壤盐渍化信息数字制图研究中广泛应用的有效工具[4]。

地表的异质性意味着就单一尺度研究地学问题具有一定局限性,通常基于特定尺度的研究结果较难直接推广至其他尺度,尺度上的细微变化都将引出新的科学问题[5-6]。尺度问题研究的根本目的是挖掘时空尺度特征信息,从而找到与研究对象的观测尺度相匹配的本征时空尺度。土壤盐渍化往往具有极强的时空变异性,受各类环境要素影响极大,对土壤盐渍化现象发生发展的深刻理解都离不开尺度问题这一环节[7-8]。由于遥感影像具有多分辨率(多尺度……

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